Primeros pasos con Pytorch usando Colab Part II
En este artículo hablaré de Pytorch, funciones para poder entender como funciona usando “Google Colab” como interface de desarrollo.
ÁLGEBRA LINEAL
Es una forma de matemática continua en lugar de discreta, muchos científicos informáticos tienen poca experiencia con ella. Una buena comprensión del álgebra lineal es esencial para entender y trabajar con muchos algoritmos de aprendizaje automático, especialmente los algoritmos de aprendizaje profundo.
¿Por qué matemáticas?
Álgebra lineal, probabilidad y cálculo son los “lenguajes” en los que se formula el aprendizaje automático.
El aprendizaje de estos temas contribuirá a una comprensión más profunda de la mecánica algorítmica subyacente y permitirá el desarrollo de nuevos algoritmos.
LOS TENSORES
son estructuras de datos similares a matrices que son componentes esenciales en bibliotecas de aprendizaje profundo y computación eficiente. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) son especialmente efectivas para calcular operaciones entre tensores, y esto ha estimulado el aumento en la capacidad de aprendizaje profundo en los últimos tiempos. En PyTorch, los tensores pueden declararse simplemente de varias maneras
¿Qué es Google Colab?
Colaboratory es un entorno gratuito de Jupyter Notebook que no requiere configuración y que se ejecuta completamente en la nube.
ejemplo:
INSTALACIÓN
TIPOS
importar librerías
Tensor
Rand
size
Double
Randn
Ones
Zeros
Empty
OPERACIONES
Declaraciones
Adicción
Sustracción
División
Multiplicación
Media
Desviación Standar
LIBRO DE AYUDA
CONCLUSIÓN
Espero les haya gustado este artículo de Pytorch y Colab y el uso de funciones para su uso y como podemos apoyar bajos ciertos combinaciones.
A continuación estaré publicando algunos artículos más específicos para PyTorch.
Estos artículos profundizarán en temas como usar hasta crear pequeñas aplicaciones , así como jugar con la imaginación de crear algo.
Continuar leyendo
pytorch Part 1( aquí)
pytorch Part 3( aquí)
REFERENCIAS
- https://documen.tician.de/pycuda/
- https://www.joyk.com/dig/detail/74093l
- https://www.aiworkbox.com/lessons/cast-a-pytorch-tensor-to-another-type
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